PostgreSQL-HLL 扩展使用教程
项目介绍
PostgreSQL-HLL 是一个 PostgreSQL 数据库扩展,它引入了新的数据类型 hll
,这是一种 HyperLogLog 数据结构。HyperLogLog 是一种固定大小的、类似于集合的结构,用于在可调精度的前提下进行去重计数。例如,在 1280 字节的存储空间中,HyperLogLog 可以估计数十亿个唯一值的计数,误差仅为几个百分点。
该扩展最初由 Aggregate Knowledge 的 Science 团队开发,现在由 Citus Data 维护。它不仅实现了原始 HyperLogLog 算法,还进行了增强,以在不牺牲太多速度的情况下提高其准确性和内存使用效率。
项目快速启动
安装 PostgreSQL-HLL 扩展
首先,确保你已经安装了 PostgreSQL 数据库。然后,按照以下步骤安装 PostgreSQL-HLL 扩展:
-
克隆项目仓库:
git clone https://github.com/citusdata/postgresql-hll.git cd postgresql-hll
-
编译并安装扩展:
make sudo make install
-
在 PostgreSQL 数据库中启用扩展:
CREATE EXTENSION hll;
使用示例
以下是一个简单的使用示例,展示了如何在 PostgreSQL 中使用 HyperLogLog 进行去重计数:
-- 创建一个测试表
CREATE TABLE test_hll (
id integer,
set hll
);
-- 插入一个空的 HyperLogLog
INSERT INTO test_hll(id, set) VALUES (1, hll_empty());
-- 添加一个哈希整数到 HyperLogLog
UPDATE test_hll SET set = hll_add(set, hll_hash_integer(12345)) WHERE id = 1;
-- 添加一个哈希字符串到 HyperLogLog
UPDATE test_hll SET set = hll_add(set, hll_hash_text('hello world')) WHERE id = 1;
-- 获取 HyperLogLog 的基数估计
SELECT hll_cardinality(set) FROM test_hll WHERE id = 1;
应用案例和最佳实践
数据仓库使用案例
假设你有一个记录用户访问网站的日志表,包含数亿行数据。你希望快速了解每天的唯一用户数,而不需要进行全表扫描。
-- 创建事实表
CREATE TABLE facts (
date date,
user_id integer,
activity_type smallint,
referrer varchar(255)
);
-- 创建每日唯一用户统计表
CREATE TABLE daily_uniques (
date date UNIQUE,
users hll
);
-- 填充每日唯一用户统计表
INSERT INTO daily_uniques(date, users)
SELECT date, hll_add_agg(hll_hash_integer(user_id))
FROM facts
GROUP BY 1;
-- 查询每日唯一用户数
SELECT date, hll_cardinality(users) FROM daily_uniques;
最佳实践
- 选择合适的参数:HyperLogLog 的精度可以通过
log2m
和regwidth
参数进行调整。根据你的需求选择合适的参数以平衡精度和内存使用。 - 使用哈希函数:确保所有输入值都经过哈希处理,以保证 HyperLogLog 的准确性。
- 利用聚合函数:使用
hll_add_agg
和hll_union_agg
等聚合函数来简化数据处理。
典型生态项目
Citus Data
Citus Data 是一个分布式 PostgreSQL 扩展,它可以将 PostgreSQL 数据库扩展到多台机器上,以支持大规模数据处理。Citus Data 与 PostgreSQL-HLL 结合使用,可以实现分布式环境下的高效去重计数。
Greenplum
Greenplum 是一个基于 PostgreSQL 的分布式数据库,广泛用于大数据分析。Greenplum 支持 PostgreSQL-HLL 扩展,可以在大规模数据集上进行高效的去重计数。
YugabyteDB
YugabyteDB 是一个分布式 SQL 数据库,兼容 PostgreSQL 和 Cassandra。YugabyteDB 也支持 PostgreSQL-HLL 扩展,可以在其分布式架构中实现高效的去重计数。
通过结合这些生态项目,PostgreSQL-HLL 可以在大规模数据处理和分析场景中发挥重要作用。
- DDeepSeek-V3.1-BaseDeepSeek-V3.1 是一款支持思考模式与非思考模式的混合模型Python00
- QQwen-Image-Edit基于200亿参数Qwen-Image构建,Qwen-Image-Edit实现精准文本渲染与图像编辑,融合语义与外观控制能力Jinja00
GitCode-文心大模型-智源研究院AI应用开发大赛
GitCode&文心大模型&智源研究院强强联合,发起的AI应用开发大赛;总奖池8W,单人最高可得价值3W奖励。快来参加吧~052CommonUtilLibrary
快速开发工具类收集,史上最全的开发工具类,欢迎Follow、Fork、StarJava04GitCode百大开源项目
GitCode百大计划旨在表彰GitCode平台上积极推动项目社区化,拥有广泛影响力的G-Star项目,入选项目不仅代表了GitCode开源生态的蓬勃发展,也反映了当下开源行业的发展趋势。06GOT-OCR-2.0-hf
阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00openHiTLS
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!C0327- WWan2.2-S2V-14B【Wan2.2 全新发布|更强画质,更快生成】新一代视频生成模型 Wan2.2,创新采用MoE架构,实现电影级美学与复杂运动控制,支持720P高清文本/图像生成视频,消费级显卡即可流畅运行,性能达业界领先水平Python00
- GGLM-4.5-AirGLM-4.5 系列模型是专为智能体设计的基础模型。GLM-4.5拥有 3550 亿总参数量,其中 320 亿活跃参数;GLM-4.5-Air采用更紧凑的设计,拥有 1060 亿总参数量,其中 120 亿活跃参数。GLM-4.5模型统一了推理、编码和智能体能力,以满足智能体应用的复杂需求Jinja00
Yi-Coder
Yi Coder 编程模型,小而强大的编程助手HTML013
热门内容推荐
最新内容推荐
项目优选









